| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·问题的提出以及研究意义 | 第10-11页 |
| ·问题的提出 | 第10页 |
| ·研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要完成的工作 | 第12-13页 |
| ·论文的组织 | 第13-16页 |
| 2 标准普通话与四川口音普通话的特点 | 第16-26页 |
| ·标准普通话 | 第16-19页 |
| ·声母 | 第16-17页 |
| ·韵母 | 第17-18页 |
| ·声调 | 第18-19页 |
| ·四川口音普通话特点 | 第19-24页 |
| ·声母 | 第19-20页 |
| ·韵母 | 第20-22页 |
| ·声调 | 第22-23页 |
| ·轻声和儿化音 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 3 语音识别技术 | 第26-48页 |
| ·语音信号的数字化和预处理 | 第26-29页 |
| ·语音信号的预滤波 | 第27页 |
| ·语音信号的数字化 | 第27页 |
| ·预加重 | 第27-28页 |
| ·短时加窗处理 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第29-33页 |
| ·短时能量和短时平均幅值 | 第29-30页 |
| ·短时平均过零率 | 第30页 |
| ·两级判决法判断语音始末点 | 第30-31页 |
| ·自相关夹角余弦法 | 第31-33页 |
| ·特征参数的提取 | 第33-41页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC 倒谱)和差分LPCC 倒谱系数 | 第34-36页 |
| ·Mel 频率倒谱系数和差分MFCC 倒谱系数 | 第36-37页 |
| ·基音特征的提取 | 第37-41页 |
| ·语音识别技术 | 第41-46页 |
| ·矢量量化基本原理 | 第42-43页 |
| ·矢量量化的失真测度 | 第43页 |
| ·矢量量化器的最佳码本设计 | 第43-45页 |
| ·语音识别 | 第45-46页 |
| ·Matlab 简介 | 第46页 |
| ·本章小节 | 第46-48页 |
| 4 初始特征提取 | 第48-64页 |
| ·实验环境 | 第48-49页 |
| ·语音信号的数字化和预处理 | 第49页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第49-52页 |
| ·两级判决法 | 第49-50页 |
| ·自相关夹角余弦法 | 第50-52页 |
| ·初始特征参数提取 | 第52-64页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC 倒谱)和差分LPCC 倒谱系数 | 第52-54页 |
| ·Mel 频率倒谱系数和差分MFCC 倒谱系数 | 第54-58页 |
| ·基音周期 | 第58-64页 |
| 5 二次特征参数的提取 | 第64-82页 |
| ·基于矢量量化技术的语音识别 | 第64-65页 |
| ·正交实验法 | 第65-75页 |
| ·正交实验设计简介 | 第65-66页 |
| ·采用正交实验设计法选择语音的特征参数 | 第66-75页 |
| ·增减特征分量 | 第75-80页 |
| ·特征参数各维分量相对重要性评价方法 | 第75-76页 |
| ·实验环境 | 第76页 |
| ·实验步骤 | 第76-80页 |
| ·特征加权 | 第80-81页 |
| ·对比实验结果分析 | 第81页 |
| ·本章小节 | 第81-82页 |
| 6 结论和展望 | 第82-84页 |
| ·主要结论 | 第82页 |
| ·后续研究工作展望 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第90-91页 |
| 独创性声明 | 第91页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第91页 |